一种基于Mamba融合驱动的低光照图像增强方法

本发明公开了一种基于Mamba融合驱动的低光照图像增强方法，包括：获取低光照数据集，该低光照数据集包括若干图像对，每个图像对包括同一场景采集的低光照图像与正常光图像；利用低光照数据集对构建的图像增强网络模型进行训练，获得训练后的图像增强网络模型，该图像增强网络模型包括照度估计模块和特征提取与融合模块；将待处理的低光照图像输入训练后的图像增强网络模型，输出对应的正常光图像。本发明能够显著提升低照度图像的亮度和细节，解决现有技术中的亮度提升不均衡、细节丢失、计算复杂度高等问题，带来显著的技术和经济效益。